写在前面
回顾一下,在之前的博客中,我们学习了 Python 的基本数据类型(数值、字符串、布尔值)和核心语法(运算符、变量、流程控制、函数、模块)。 现在,我们已经掌握了 Python 编程的基础知识。 接下来,我们将进入数据分析的关键环节: 数据组织。
在数据分析中,数据往往不是孤立存在的,而是以 结构化的方式 组织起来的。 例如,一份销售数据报表,包含多个字段(日期、商品名称、销售额、地区等),这些字段之间相互关联,共同描述了销售情况。 高效地组织和管理这些数据,对于后续的数据分析至关重要。
Excel 表格的局限性:数据组织与处理的瓶颈
对于习惯使用 Excel 的朋友来说,Excel 表格是常用的数据组织方式。 但当数据量增大、数据结构复杂时,Excel 的局限性就显现出来了:
- 数据组织形式单一,难以应对复杂数据结构。 Excel 主要以二维表格形式组织数据,对于更复杂的数据结构(例如树状结构、网络结构等)难以有效表示和处理。
- 数据处理效率低下,操作繁琐。 当数据量较大时